我創建了使用Groupby()和的代碼.agg()，以便新的 DataFrame 具有sum、mean和count中的值的列Total。test = df.groupby('Sector').agg({'Total': ['sum', 'mean', 'count']})該代碼已運行并產生了必要的結果。但是當嘗試使用降序對sort_values()列進行排序時sum。我遇到一個問題。test.sort_values('sum', axis="columns", ascending = False, inplace = True)它會給我輸出： KeyError: 'sum'我似乎找不到一種方法來引用該.agg()函數創建的列。任何幫助將不勝感激。謝謝
2 回答
炎炎設計
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Total在列中添加groupby避免MultiIndex列，第二個問題需要sortingby index，默認值是什么，所以應該刪除：
test = df.groupby('Sector')['Total'].agg(['sum', 'mean', 'count'])
#if use inplace=True cannot assign values
test.sort_values('sum', ascending = False, inplace = True)
print (test)
#if omitted, you need assign
test = test.sort_values('sum', ascending = False)
print (test)
或者，如果需要在命名聚合中自定義列名稱：
test = df.groupby('Sector').agg(sum1=('Total','sum'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? avg=('Total','mean'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? size=('Total','count'))
test.sort_values('sum1', ascending = False, inplace = True)
print (test)
慕姐4208626
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用于test.columns查看列名稱。然后使用您在sort_values.
您有多個索引列，這就是您的問題。重命名它們。
test.columns = ["sum", "mean", "count"]
或者使用multindexsort_values 中的列名稱
.sort_values(('Total', 'sum'), ascending = False, inplace = True) #without axis='columns'添加回答
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